Tula, Tula, Russian Federation
Results of marketing research from a system perspective related to high-tech production market are provided. Options of goods made by consumers depending on manufacturing company, goods’ technical characteristics set, and also consumers’ social, personal and psychological characteristics are investigated and simulated with use of artificial neural networks.
marketing research, system analysis, simulating, demand forecasting,artificial neural networks.
Маркетинговые исследования применительно к рынку мобильных устройств (смартфонов и коммуникаторов различных фирм) [1, 2, 4] и полученные при этом экспериментальные данные о предпочтительности товара в зависимости от индивидуальных особенностей потребителей позволили составить прогнозные модели и ответить на ряд вопросов.
- Какие фирмы при одинаковом наборе функций предпочитает потребитель?
- Какую номенклатуру из общей линейки похожих товаров независимо от фирмы-производителя выбирает покупатель?
- Какие индивидуальные характеристики потребителей влияют на его решение при выборе товара?
Для составления прогнозных моделей по полученным данным применены методы многомерного статистического анализа (кластерный, дискриминантный анализ и др.). Но они не позволили ответить на вопрос, как индивидуальные характеристики потребителей влияют на его решение при выборе товара, можно ли предсказать поведение потребителя при изменении параметров элементов системы «товар–потребитель»?
В условиях, как правило, нелинейного характера взаимодействия элементов системы «товар–потребитель» и достаточно небольших по объему исходных выборок особый интерес для получения моделей, отвечающих на эти вопросы, представляют методы эвристической самоорганизации (метод группового учета аргументов) и искусственного интеллекта (искусственные нейронные сети) [2, 3]. В настоящее время алгоритмы искусственных нейронных сетей (ИНС) достаточно эффективно реализованы в ряде математических пакетов прикладных программ и позволяют исследователям решать широкий круг задач в различных областях знаний. К ним можно применительно отнести задачи прогнозирования, классификации и управления. Поэтому за основу для проведения дальнейших исследований были взяты ИНС.
1. Logvinov S.I., Borodinova E.V. Information technologies in management of market researches when determining commodity groups by production. Izvestiya Tul GU. Ekonomicheskie i yuridicheskie nauki. [Proc. Toole GU´S News. Economic and jurisprudence. 2010], Vol. 2, no.1, pp. 238-245. (in Russian)
2. Logvinov S.I. Methodological peculiarities of marketing researches of the market of high-tech products to meet the demands of consumers (for example, the mobile device). Nauchnihe issledovaniya i razrabotki. Ekonomika. [Research and development. Economics]. Vol. 2, I. 2, pp. 18-24. (in Russian) DOIhttps://doi.org/10.12737/issn.2308-2844
3. Malkhorta, Neresh K. Marketingovihe issledovaniya. Prakticheskoe rukovodstvo [Market researches. Practical guidance] Moscow, Publishing house "Williams", 2002. (in Russian)
4. Logvinov S.I., Logvinov S. S., Dyachkov M. V., Pereverzev M.P. Metodi optimizacii reshenij v informacionnikh sistemakh vosproizvodstva innovacionnogo potenciala [Methods of optimization of decisions in information systems of reproduction of the innovative potential]. Tula, TGPU of L.N. Tolstoy Publ., 2009, p. 231. (in Russian)
5. Logvinov S.I., Shvetsov S.A. the System approach to the organization of market research and forecast sales of goods. Materiali nauchnoyj konferencii TGPU im. L. N. Tolstogo. In the collection: the UNIVERSITY of the XXI CENTURY: STUDIES IN the FRAMEWORK of SCIENTIFIC SCHOOLS. Materials of scientific conference TSPU L. N. Tolstoy. The Ministry of education and science of the Russian Federation; FGBOU VPO "Tula state pedagogical University. L. N. Tolstoy". Tula, 2014. pp. 207-209. (in Russian)
